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社论：风湿病学和肌肉骨骼疾病中的人工智能
过去十年，医学领域的人工智能 (AI) 领域发生了巨大变化，为突破性创新铺平了道路。最近，人工智能在风湿病和肌肉骨骼疾病方面的潜力引起了研究界的关注。在本研究主题中，展示了人工智能在该领域的各种进步和应用，为这个相对未开发的领域提供了启示。传统上，医生在诊断和治疗健康问题方面的作用在很大程度上依赖于人类的智慧、直觉和经验。然而，诊断过程是医疗干预的关键第一步，往往被证明是具有挑战性和主观性的。它涉及通过患者病史、体格检查、实验室测试和影像学研究收集信息，然后对这些数据进行解释。这就是人工智能通过管理医学大数据来支持临床医生在实际临床实践中解决与健康相关的问题，从而增强人类智能的机会。人工智能可以提升临床医生的知识水平，并支持他们的决策，从而打造“人工智能增强型风湿病专家”。人工智能算法，尤其是机器学习和深度学习等数据驱动的算法，可以利用大量患者数据来预测结果并促进明智的决策。这些算法可以分析医生笔记 ( 1 )、实验室结果 ( 2 ) 和影像学研究 ( 3 , 4 )，以帮助管理风湿病 ( 5 ) 并预测患者的预后 ( 6 )。例如，基于规则的自然语言处理和从大量非结构化信息数据集中提取文本，为风湿病的治疗模式和结果提供了见解。Motta 等人的研究表明，采用多学科方法治疗的类风湿性关节炎 (RA)、银屑病关节炎 (PsA) 和银屑病患者更有可能接受创新治疗或糖皮质激素治疗，这可能反映了更复杂的病例。
使用机载微波折射仪在印度进行高分辨率无线电折射率研究
为了将以前未开发的电磁波谱部分用于丰富的复杂新服务（通信），需要在对流层中测量无线电折射率的微小变化。关于地球大气边界层（与大陆和海洋直接热接触和摩擦接触的空气）无线电折射率精细结构的高分辨率信息可用于许多应用，例如航天器跟踪、卫星导航、无线电干涉测量、遥感等。最新的发展使得我们能够通过现场和遥感技术在所有重要的空间和时间尺度上研究大气的这一区域。由于传统气象系统（如无线电探空仪、投投探空仪等）的内在缺陷，无线电折射率的大多数急剧梯度都被消除了。机载微波折射仪是一种非常精密的仪器，可以近乎实时地提供无线电折射率的精细结构信息数据。它的垂直高度分辨率约为一米或更低。它是唯一适合获取亚折射和超折射以及管道发生统计数据的仪器，可用于无线电和雷达操作的实时评估。该折射仪有助于了解热带边界层的微物理特性以及设计厘米波和毫米波无线电系统。该地区的物理特性是非平稳的，因为该地区的特点是存在温度和湿度逆变，这会导致无线电折射率以层的形式出现严重的不均匀性。这种高分辨率无线电气候信息在印度几乎不存在。为了收集此类信息，本文作者开发了一种机载微波折射仪（Sarma 等人，1975 年），并在后来几年考虑到工程和航空电子方面改进了设计，并于 1983 年、1985 年和 1988 年进行了飞行测试。
机器学习的挑战：关键评论
摘要：学习概念具有多种解释，从获得知识或技能到构建意义和社会发展。机器学习（ML）被认为是人工智能（AI）的分支，并开发算法可以通过利用主要统计方法来从数据中学习并将其判断概括为新观察。新千年已经看到了人工神经网络（ANN）的扩散，这是一种形式主义，能够在复杂问题（例如计算机视觉和自然语言识别）中取得非凡的成就。尤其是设计师声称，这种形式主义与生物神经元的运作方式非常相似。这项工作认为，尽管ML具有数学/统计基础，但至少从方法论的角度来看，它不能严格视为一门科学。主要原因是ML算法具有显着的预测能力，尽管它们不一定会对所实现的预测提供因果关系的解释。例如，可以在大量的消费者财务信息数据集中对ANN进行培训，以预测信誉。该模型考虑了各种因素，例如收入，信用记录，债务，支出模式等。然后输出信用评分或信用批准的决定。但是，神经网络的复杂和多层性质几乎无法理解该模型所用来的因素的哪些特定因素或组合来制定其决策。学习过程要复杂得多，因为它需要对学习能力或技能的充分理解。缺乏透明度可能会出现问题，特别是如果该模型拒绝信贷并且申请人想知道拒绝的具体原因。该模型的“黑匣子”性质意味着它无法对其在决策过程中如何权衡各种因素提供明确的解释或分解。其次，这项工作拒绝了这样的信念，即仅通过应用统计方法，机器就可以通过监督或无监督模式从数据中学习。从这个意义上讲，进一步的ML进步，例如加强学习和模仿学习表示鼓励与人类学习中使用的类似认知技能的相似之处。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。EnglishAmerican
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此，我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量，例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资，它们倾向于转向受过更多教育的劳动力，拥有本科和研究生学位的员工比例更高，并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外，人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关，初级员工的比例显着增加，中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言，我们的研究结果表明，采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
2025房地产指数公告
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